наш проект представляет собой средство для помощи в эксплуатации денежных средств

Цель нашего проекта - распознавание банкнот разных стран. Мы считаем проблему путаницы в банкнотах достаточно актуальной на сегодняшний день, так как на данный момент не каждый турист может точно определить, что за купюра сейчас находится у него в руках. Для демонстрации нашего проекта мы выбрали такие страны как: Таиланд, Япония и Китай. Нейросети способна распознать валюту - следовательно, и номинал.

Мы столкнулись с проблемой распознавания купюр с помощью нейронной сети. Для решения этой проблемы мы решили использовать нейросети, а именно свёрточные нейронные сети с предобученым набором данных. Так как именно этот тип нейросетей больше всего подходит под нашу задачу. Свёрточная нейронная сеть — это специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов. Достоинства свёрхточных нейросетей: 1. Использование ядер свёртки дает, в сравнении с полно связанной нейросетью, меньшее количество настраиваемых весовых коэффициентов, что приводит к уменьшению времени и вычислительных ресурсов на обучение сети. 2. Использование ядер свёртки также помогает избежать попиксельного запоминания, подталкивая сеть к обобщению демонстрируемой информации. Локальное восприятие позволяет сохранить топологию изображения от слоя к слою при значительном сокращении вычислений. Благодаря сканированию целой области, а не отдельных точек, подход позволяет учесть свойства изображения, что увеличивает качество распознавания. 3. Робастность алгоритмов к повороту и сдвигу. 4. Обучается при помощи классического метода обратного распространения ошибки, при этом могут быть задействованы и другие методы обучения сети (в том числе и методы «без учителя», например, patch-based training, когда следующий слой свёртки обучается на кусочках уже обученного первого слоя). Также могут быть задействованы другие технологии глубокого обучения: свёрточный авто-ассоциатор, свёрточная версия каскадных машин Больцмана, обучающихся за счёт математического аппарата, свёрточная версия разреженного кодирования (sparce coding), также известная как развёртывающая сеть (deconvolutional networks, DNN)
Главным движущим механизмом нашего проекта является свёрточная нейронная сеть с предобученым набором данных. Для того, чтобы нейронная сеть функционировала, нам нужно создать папку в проводнике и поместить нейронную сеть туда, после нам требуется обучить нейронную сеть. Для того чтобы обучить нейронную сеть распознавать купюры, нам нужен набор данных, содержащий в себе фотографии купюр, которые мы выбрали. Для поиска мы использовали скрипт Google. После того, как мы нашли достаточное количество фотографий, нам нужно их отсортировать и выбрать те фотографии, которые подходят для нашей задачи. Когда мы отсортировали изображения, мы должны создать три папки в папке, в которой, находится нейронная сеть. Первую папку мы называем “train” и создаём в ней, несколько папок. Это количество зависит от того сколько у нас номиналов купюр. Например, мы взяли “100 бат”,”100 юань” и ”1000 йен”, следовательно, мы создаём три папки, названия которых зависит от номинала и названия купюры, которые будут в них размещаться. На фотографиях, которые находятся в этой папке нейронная сеть будет обучаться. Вторую папку мы называем “test” и создаём в ней тоже самое количество, и с такими же названиями. На фотографиях, которые лежат в этой папке нейронная сеть будет тренироваться. Третью папку мы называем ”val”, val- это сокращение от “validation”. По фотографиям, которые находятся в ней нейронная сеть определяет количество верных и неверных ответов. Так же, чтобы увеличить количество данных, в самом коде мы создаём генератор, который может увеличивать, уменьшать, приближать, отдалять изображения. Далее нам нужно подобрать оптимальные параметры для обучения нейронной сети. Например, количество эпох обучения и размер мини-выборки(mini-batch). После нескольких экспериментов с параметрами, которые описаны выше, мы выбираем более подходящие и начинаем обучать нейронную сеть. После того, как нейронная сеть обучилась, нам нужно оценить ее работу способность на фотографиях купюр, которые мы выбрали. Нам получилось добиться 100% правильных.

Итак, когда этап обучения уже пройден, мы получаем готовый проект. Нейросеть научилась различать и показывать государства-владельцев. Наш проект уже возможно применять для трёх выбранных стран, а также возможны в будущем перспективные расширения функционала и списка доступных стран.

Обучение сверточных нейросетей для классификации фотографий лекарств(Сервис FarmHelp) Автор:Полин Сергей Игоревич 10 “Г” класс МАОУ Лицей №110 им. Л. К. Гришиной г.Екатеринбург Руководитель: Тропин Антон Викторович, учитель информатики, МАОУ лицей №110 им. Л.К.Гришиной Консультанты: Обабков Илья Николаевич,Созыкин Андрей Владимирович, Бабикова Евгения Витальевна.

Лекарства зачастую являются дорогостоящими.Многие люди тратят колоссальные деньги на покупку лекарств, но даже не задумываются, что существуют дженерики, которые не уступают дорогостоящим аналогам. Проект соединяет всю необходимую информацию для покупателя в смартфоне и предоставляет дженерики лекарств.

Целью проекта является классифицирование лекарств при помощи нейронных сетей с высокой долей правильных ответов.

Психоэмоциональное состояние это один из важных факторов для людей, выполняющих сложную и ответственную работу, особенно для космонавтов. В этой работе мы рассматривает возможность использования электронной музыки, созданной в музыкальном редакторе из звуков с определёнными характеристиками, для моделирования состояния космонавтов.

Первый полет Ю. Гагарина в космос. На старте ракеты что-то пошло не так, и Гагарин занервничал. Чтобы успокоить себя, он попросил включить ему музыку Марка Бернеса «Перекресток». И это ему помогло! Эта история вдохновила нас провести исследование на тему влияния музыки на психоэмоциональное состояние человека. Изучив эту тему глубже, мы поняли, что музыка давно используется в медицине и психологии. Большинство исследований на эту тему проводились с целью изучить, как влияют на людей различные мелодии, написанные известными композиторами. Мы решили, изучить влияние электронной музыки. 

г. Екатеринбург

Молодежный Космический Форум 2019

“VI Семихатовские чтения. Наука и Инновации”

Направление работы участника:
Секция 2. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ: математика, способы и методы управления в динамических системах, алгоритмы, информатика и программирование

Проект «Гелий 3. Способы добычи и транспортировки Гелия 3 на Луне»

АНОНС

В мире идет борьба за добычу нефти и газа, ведутся поиски новых видов ресурсов для работы техники, заводов и жизни людей на планете. Ученые постоянно ищут способы более доступные и безопасные для окружающей среды. Также развивается космическая деятельность, которая требует больших расходов энергии. Я узнал новую информацию о новых источниках энергии в мире. На Луне найдено большое скопление кристаллического гелия-3. Появились гипотезы использования этого элемента в качестве топлива для космических средств передвижения и даже на Земле.

Разработка системы, выполняющей нейросетевой анализ загружаемых пользователями рентгеновских снимков для поиска возможных очагов патологий легких и их визуализации. Чем теплее оттенок, тем выше вероятность того, что визит к врачу не стоит откладывать. Система понятна и доступна любому пользователю, и позволяет проводить анализ в режиме онлайн с минимальным временем ожидания результатов.

Число людей с заболеваниями легких увеличивается с каждым годом. Самое главное в лечении таких заболеваний — ранняя диагностика и постановка корректного диагноза. Одним из распространенных методов диагностики на сегодняшний день является флюорография (рентгеновский снимок грудной клетки). Однако он требует верной и точной расшифровки снимка, что не всегда может быть легко осуществимо по целому ряду причин. Это и нехватка высококвалифицированных рентгенологов в отдаленных регионах, и отсутствие современной аппаратной базы, позволяющей получать качественные снимки, и человеческий фактор при ручном анализе снимков. С целью решения обозначенных проблем мы предлагаем наш проект — веб-сервис Pulmoinspect.

Предлагается разработанная мной интерактивная наглядная модель управления модулем сборки мусора. Программа, выполнена на платформе Lazarus IDE v1.6.4. (Графическое приложение на Free Pascal). В моей компьютерной программе представлены интерактивные визуализации, отражающие в игровой форме процесс сбора космического мусора. В качестве инструмента по сбору мусора я предлагаю использовать так называемую «воронку», которая будет прикреплена к специальному космическому кораблю, который займётся «уборкой» космического мусора . Ссылка на инженерную записку https://yadi.sk/i/6kTZOrL3th6tmg

VI Семихатовские чтения – Молодёжный космический форум

Секция 2. Естественные науки: информатика и программирование

Инженерная записка: Компьютерная программа по модели управления космического модуля по сбору орбитального мусора.

Автор работы: Сутягин Глебучащийся 5 «В» класса

CITRUS - ваш виртуальный голосовой ассистент для компьютера. Теперь многие повседневные вещи делаются за вас автономно.

Что крутого в нашем виртуальном ассистенте? С ним можно пообщаться, параллельно поставив будильник на утро и засечь время. Удаленно включить музыку, достаточно сказать только название композиции. Также он откроет нужные файлы и расскажет о комплектующих вашего ПК. А если вы уснете, он сам выключится через нужное время.

Мы считаем, что функции нашего ассистента пригодятся абсолютному большинству пользователей: от начинающих до продвинутых. То, что это востребовано, доказали наши предшественники.

В моем проекте рассматривается применение нейросетей в аэрокосмической отрасли. Автопилот, эксплуатирующий нейросеть, сможет анализировать происходящие вокруг события и выбирать соответствующие сценарии дальнейшего движения и поведения непилотируемого аппарата.

В моем проекте рассматривается применение нейросетей в аэрокосмической отрасли. У нейросетей есть различные сценарии применения в космосе, однако один из наиболее интересных — это автоматическое управление движущимися объектами. Другие сценарии я рассматривал в предыдущей работе, представленной на Пятых Семихатовских чтениях. В рамках настоящего проекта разработана программная реализация одного из вариантов нейросети, обеспечивающей распознавание изображений, которую можно использовать в системах автоматического управления для создания автопилота. Автопилот, эксплуатирующий разработанную нейросеть, сможет анализировать происходящие вокруг события и выбирать соответствующие сценарии дальнейшего движения и поведения непилотируемого аппарата.

В работе изучены теоретический материал, посвящённый истории компьютерных игр, их видам, и представлена разработка игры "Космическое путешествие" на языке Scratch (история освоения космоса и игры-тренажёры).

    Свой проект я хочу начать с вопроса: а вы любите играть? Какие игры вам больше всего нравятся? Компьютерные игры прочно вошли в нашу жизнь, заняв первое место среди развлечений. Виртуальная реальность манит безграничными возможностями, каждый год появляются новые игры. 

     У меня появился проблемный вопрос: как создаются компьютерные игры? Я поставил цель: узнать, как создаются компьютерные игры и попытаться самому создать такую игру.

     Для достижения цели определил задачи:

1.Изучить историю возникновения компьютерных игр, их типы.

2.Изучить программы, предназначенные для создания компьютерных игр.

3.Выбрать подходящую программу и создать компьютерную игру.

4.Представить игру одноклассникам.

     Изучив программы для создания компьютерных игр, я сразу же захотел создать красивую и интересную игру, такую, как, например, «World oft Tanks». Но я очень быстро понял, что для создания игры такого уровня у меня просто не хватит знаний и умений. Тогда учитель предложил мне попробовать язык программирования Scratch, созданный специально для обучения школьников анимации и программированию. В этой среде программа не пишется на языке программирования, а формируется из специальных блоков, назначение которых написано прямо на них.

     Я решил создать игру для малышей, чтобы она познакомила ребят с историей освоения космоса и помогала развивать их память, внимание, мышление. Местом действия я выбрал космическое путешествие, а главным героем – отважного капитана, путешествующего по просторам Вселенной. Задача игроков – помогать капитану преодолевать препятствия, которые встречаются на его пути.

Проведен анализ методов социальной инженерии, доказана необходимость осведомленности пользователей в аспектах информационной безопасности. Разработан обучаемый алгоритм для оценки уровня осведомленности и анализа процесса информирования пользователей по вопросам информационной безопасности, основанный на проведенном исследовании уровня осведомленности участников. Продемонстрирована эффективность предложенного алгоритма в результате внедрения программного продукта и использовании его в качестве инструмента для противодействия угрозам информационной безопасности.

Что такое социальная инженерия в контексте информационной безопасности? Социальная инженерия - термин, использующийся злоумышленниками для обозначения несанкционированного доступа к информации, не связанного со взломом программного обеспечения; цель - обмануть людей для получения паролей к системе или иной информации.

Популярность социальной инженерии среди злоумышленников растет потому, что нередко сами работники предприятия - люди являются самым слабым звеном в системе защиты. У данного факта много объяснений, во-первых – нередко часть работников просто недостаточно обучена, и им не хватает знаний, чтобы избежать такой атаки, а также большую роль играет и то, что большая часть предприятий думает только о защите физического периметра от внешних угроз. При помощи сотрудника, обойдя эту внешнюю защиту, злоумышленник обходит самое большое препятствие. Социальная инженерия является важным аспектом в контексте предприятия в целом, так как системы защиты создают для злоумышленника довольно сложно преодолеваемый барьер, и в данном случае неважно, какого именно работника удалось злоумышленнику обмануть, так как результат – доступ ко всем внутренним ресурсам, минуя барьер защиты, будет одинаковым во всех случаях. Атаки социальной инженерии нередко ориентированы на работников, у которых есть самые большие права доступа к работе с конфиденциальной информацией, однако злоумышленник нередко оценивает и потенциальные знания цели. Одной из важных причин распространения социальной инженерии как метода атаки – это очень дешевый вид нападения, атакующий может не быть специалистом в сфере информационных технологий. Существенным фактором является также и то, что при использовании методов социальной инженерии результат нередко достигается гораздо быстрее, чем, если бы был использован иной метод для нападения, для сравнения – зачем пытаться взломать систему защиты дверь, если неподготовленный пользователь сам готов нас впустить.

Претекстинг. Данный вид атак представляет собой набор действий, проведенный по определенному, заранее готовому сценарию (претексту). Данная техника предполагает использование голосовых средств, таких как телефон, Skype и т.п. для получения нужной информации. Как правило, представляясь третьим лицом или притворяясь, что кто-то нуждается в помощи, злоумышленник просит жертву сообщить пароль или авторизоваться на подготовленной веб-странице, тем самым заставляя цель совершить необходимое действие или предоставить определенную информацию. В большинстве случаев данная техника требует каких-либо изначальных данных об объекте атаки (например, персональных данных: даты рождения, номера телефона, номеров счетов и др.) Quid pro quo. Данный вид атаки подразумевает звонок злоумышленника в компанию по корпоративному телефону. В большинстве случаев злоумышленник представляется сотрудником технической поддержки, опрашивающим, есть ли какие-нибудь технические проблемы. В процессе "решения" технических проблем, мошенник "заставляет" цель вводить команды, которые позволяют хакеру запустить или установить вредоносное программное обеспечение на машину пользователя. Сбор информации из открытых источников. Использование социальной инженерии требует умения собирать о человеке необходимую информацию. Основным способом получения персональной информации стал её сбор из открытых источников, главным образом из социальных сетей. К примеру, такие сайты, как «Facebook», «VK», содержат огромное количество данных, которые люди и не пытаются скрыть. Как правило, пользователи не уделяют должного внимания вопросам безопасности, оставляя в свободном доступе данные и сведения, которые могут быть использованы злоумышленником. Даже ограничив доступ к информации на своей странице в социальной сети, пользователь не может быть точно уверен, что она никогда не попадет в руки мошенников. Например, бразильский исследователь Нельсон Новаес Нето показал, что существует возможность стать другом любого пользователя «Facebook» в течение 24 часов, используя методы социальной инженерии. В ходе эксперимента исследователь выбрал «жертву» и создал фальшивый аккаунт человека из ее окружения - ее начальника. Сначала он отправлял запросы на дружбу друзьям друзей начальника жертвы, а затем и непосредственно его друзьям. Через 7,5 часов исследователь добился добавления в друзья от «жертвы». Тем самым, исследователь получил доступ к личной информации пользователя, которой тот делился только со своими друзьями. Дорожное яблоко. Этот метод атаки представляет собой адаптацию троянского коня, и состоит в использовании физических носителей. Злоумышленник подбрасывает "инфицированный" USB-носитель, в месте, где носитель может быть легко найден (туалет, лифт, парковка). Носитель подделывается под официальный, сопровождается подписью или снабжается корпоративным логотипом и ссылкой на официальный сайт компании. Сотрудник по незнанию может подобрать носитель и вставить его в компьютер, чтобы удовлетворить своё любопытство.

К сожалению, невозможно предсказать какую атаку выберет атакующий, в какой период времени, кто будет жертвой, но тем не менее возможно уменьшить успешность атаки используя нижеприведенные методы защиты: Тестирование системы защиты - это метод выявления недостатков безопасности с точки зрения постороннего человека (злоумышленника). Используя этот метод, можно обнаружить даже те недостатки защиты, которые не были учтены в самом начале, при разработке политики безопасности. При тестировании могут быть затронуты деликатные вопросы частной жизни сотрудников и безопасности организации, поэтому желательно получить предварительное разрешение на проведение такого мероприятия. Профессионалам в области безопасности при проведении теста необходимо иметь такое же положение, как и у потенциального злоумышленника: в их распоряжении должны быть время, терпение и максимальное количество технических средств, которые могут быть использованы злоумышленником. Осведомленность. Осведомленность является ключевым моментом и вследствие того, что это предварительная, предупреждающая мера, нацеленная на усвоение самими служащими основных принципов и необходимых правил защиты. Разумеется, этот аспект требует обучения и тестирования сотрудников. В рамках данной меры акцентируется внимание на следующих пунктах: 1. Привлечение внимания людей к вопросам информационной безопасности; 2. Осознание сотрудниками всей серьезности проблемы и принятие политики безопасности организации; 3. Изучение и внедрение необходимых методов и действий для повышения защиты информационного обеспечения.

О сложности решения задачи информирования пользователей с наиболее эффективным результатом можно судить по количеству пользователей и объема информации. В обучаемом алгоритме содержатся следующие "базы знаний"- методы социальной инженерии и результаты решения проблем при появлении угроз безопасности информации. Обучаемый алгоритм выполняет оценку уровня знаний пользователя при возникновении той или иной нештатной ситуации и анализирует степень осведомленности по вопросам информационной безопасности у данного пользователя. Алгоритм выполняет обучение и накапливает информацию о оценке уровня подготовки пользователей.

Следует отметить, что указанный алгоритм в настоящее время можно применять в любой предметной области. Важно знать, что результатом внедрения программного продукта является автоматизация процесса оценки и анализа осведомленности пользователей. 

На основании анализа методов социальной инженерии выявлено четкое  разграничение отдельных видов атак. Предложен обучаемый пороговый алгоритм, использующий "базу знаний" методов и результатов решения. Получена оценка от пользователей по результатам информирования по аспектам информационной безопасности а автоматизированном источнике инфяормации.

Список источников:

1. Шишкова С. Социальная инженерия (Электрон. ресурс) / Способ доступа: URL: http://www.executive.ru/knowledge/announcement/345... – Социальная инженерия 3. Should Social 2. Engineering be a part of Penetration Testing? (Электрон. ресурс) / Способ доступа: URL: http://www.darknet.org.uk/2006/03/should-social-en... – Should Social Engineering be a part of Penetration Testing?

Объявления

Я – Радиоинженер

Молодежный проектный центр радиоэлектронных систем

Партнеры:

ИнФО УрФУ – Генеральный партнер в проведении проектной практики

Роботология – Российское оборудование для программирования и конструирования роботов

Уральский клуб нового образования – общественная организация, которая разрабатывает и реализует социально-образовательные проекты

Архив событий:

проектный практикум 3 курса

проектный практикум 4 курса

Молодежный космический форум – 2019 (VI Семихатовские чтения)О Форуме-2019 Новое

Школа наставников - 2018 “Как создать проект в новом технологическом укладе” Актуальное

Проектная практика для студентов Института фундаментального образования УрФУСобытие

Молодежный космический форум - 2017 (Четвертые Семихатовские чтения)Конкурс

Выбор темы работы для участия в IV Семихатовских чтенияхО Форуме-2017

Подписка на новости
Контакты

Адрес: г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка 145, к. 1119 (на карте)

Тел.: +7 (343) 355-93-88

info@cosmoport.club